De par le changement climatique (CC), l'agriculture française connaît déjà et va connaître dans un futur proche des situations de stress hydrique plus importantes. L’augmentation de la résilience des systèmes agricoles, c'est-à-dire la capacité d’un système à maintenir son état actuel mais aussi sa capacité à s’adapter face à des changements systémiques, est l’un des leviers majeurs pour atténuer les effets du CC sur l’agriculture. L’irrigation qui est en expansion en France, est vouée à jouer un rôle central et problématique : elle permet aux exploitations d’être à court terme moins vulnérables économiquement aux épisodes de sécheresse. Cependant, elle pourrait s'avérer être à long terme une maladaptation créant de nouvelles vulnérabilités à plusieurs échelles. A l’échelle de l’exploitation, elle augmente la dépendance de la production agricole à la ressource en eau et peut décourager à l’adoption de pratiques agroécologiques d’adaptation au CC. A l’échelle du territoire, elle peut augmenter la consommation d’eau pour l’agriculture dans un contexte de stress hydrique croissant à cause du CC. Le but de cette thèse est donc de comprendre comment l’expansion de l’irrigation en France influe sur la résilience des systèmes agricoles à ces deux échelles et quelles formes de régulations sont les plus efficaces pour assurer une irrigation durable et un juste partage de la ressource en eau. On cherchera donc à voir comment l’irrigation joue sur les performances économiques des exploitations mais aussi comment elle modifie (ou non) les pratiques agronomiques. Enfin, sur deux territoires méditerranéens on verra l’effet de l’irrigation sur les dynamiques de partage de la ressource en eau et la soutenabilité de la gestion de la ressource.

 

Mots clés : Irrigation, Adaptation, Agroécologie, Adaptation, Changement climatique, Résilience

 

Jeudi 17 octobre à 14h

Dans la continuité de la visite de jeunes chercheurs que nous avons eu récemment à G-EAU et qui proposaient de discuter la notion et les implications "d'une modélisation située", l'IRD organise le webinaire suivant.
Tobias Krueger, hydrologue de formation mais développant des approches très interdisciplinaires au sein de son institut, présentera ses réflexions sur le sujet.

Vous êtes plus que les bienvenus - des liens forts avec les questionnements G-EAU !
Lien zoom : https://bit.ly/3U7q3Hm

https://www.ird.fr/intranet/seminaires-scientifiques-cosavez-vous-programmation

Le système Neste est un réseau de canaux et de barrages qui garantit de l'eau aux rivières de Gascogne. Couvrant un territoire de 8 400 km² à cheval sur cinq départements français, il est géré en partie par Rives & Eaux du Sud-Ouest (anciennement la Compagnie d’Aménagement des Coteaux de Gascogne) depuis 1960, puis dans sa totalité à partir de 1990.

Ce projet concerne les outils d'aide à la décision en irrigation des cultures basés sur l'optimisation de modèles numériques développés à l'INRAE au sein du département AQUA (modèle Optirrig) dans un contexte de changement climatique et de préservation des ressources en eau.

La motivation de cette optimisation est de fournir une décision :

  • i) en temps réel,
  • ii) intégrant les contraintes de gestion saisonnière de type quota,
  • iii) intégrant des informations météorologiques non connues à moyen et long terme.

 

L'approche visée est une « double modélisation » qui s'appuie sur le développement et l'optimisation d'un modèle mathématique compagnon du modèle numérique à optimiser, ainsi que sur la mise en œuvre ou l'extension de méthodes mathématiques d'optimisation sur le modèle compagnon relevant du domaine de la théorie de la commande optimale et pour lesquels des premiers résultats prometteurs ont été obtenus dans le cadre de travaux antérieurs.

La thèse sera co-dirigée par des chercheurs en mathématiques appliquées et le chercheur responsable du développement et des utilisations opérationnelles du modèle numérique Optirrig.

 

Mots clés : Principe du maximum de Pontryagin ; Système dynamique sous contraintes ; Modèle d'irrigation des cultures ; Simulations numériques ; Aléas climatiques

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